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梯度下降求函数最小值C++样例
阅读量:686 次
发布时间:2019-03-17

本文共 732 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

强力推荐大家阅读《深度学习的数学》一书,日本作家所写(通俗易懂),可当作课外读物阅读

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using namespace std;//梯度下降求最小值//以函数z=x^4+y^2,为例子 //算出偏导,梯度向量//x:4x^3 y:2y 梯度向量为 (4x^3,2y) int main(void){ double n=0.001;//步长选0.1 //我们要选一个点,作为起点 double start_x=-5.0,start_y=-5.0; //梯度 double grade_x=4*(start_x*start_x*start_x); double grade_y=2*start_y; //位移向量 double dx=-n*grade_x; double dy=-n*grade_y; while(fabs(dx)>0.00001||fabs(dy)>0.00001){ //更新位置 start_x=start_x+dx; start_y=start_x+dy; //计算位移向量 dx=-n*3*(start_x*start_x); dy=-n*2*start_y; //计算函数值 //std::cout<<"min-value is "<
<
0.01&&fabs(start_y)>0.01)){ cout<<0<<","<<0<
0.01&&fabs(start_y)>0.01)){ cout<<0<<","<<0<

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